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J-GLOBAL ID：201802211920740267   整理番号：18A0707821

遺伝的アルゴリズムを用いた多製品,多期間消費者供給ネットワークのシミュレーション最適化【JST・京大機械翻訳】

Simulation-optimisation of multi-product, multi-period consumer supply network using genetic algorithms

著者 (3件)： Abolhasani Zeinab Haji (School of Engineering, University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Marian Romeo (School of Engineering, University of South Australia, Adelaide, Australia) ,  Boland John (School of ITMS, University of South Australia, Adelaide, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 34-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチ製品,多期間消費者供給ネットワーク(MPMPCSN)として知られている大規模,複雑,制約付き,確率的および動的システムのクラスを分析し,設計するための革新的方法論を提示した。提案した方法を,統合フレームワークにおけるシミュレーションと最適化カーネルの両方で具体化した。遺伝的アルゴリズム(GA)により,混合整数非線形計画法(MINLP)モデルを開発し,シミュレーションし,最適化した。さらに,解法アルゴリズムの性能を,回帰分析と結合したTaguchi法を用いて,提案したGAパラメータを調整することによって評価した。問題の属性(例えば,製品家族,消費者,計画層)の影響,および探索アルゴリズムパラメータ(例えば,母集団サイズ,再結合率,および突然変異率)およびそれらの間の相互作用を,代表的事例研究において実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *アルゴリズム ,  再結合 ,  動的系 ,  *ネットワーク ,  *消費者 ,  事例研究 ,  回帰分析 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *最適化
準シソーラス用語： 変異率 ,  混合整数非線形計画法 ,  統合フレームワーク ,  *シミュレーション最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  消費者 ,  シミュレーション最適化